Data Loss Prevention (DLP) telah menjadi kebutuhan vital bagi bisnis di era digital saat ini. Dengan semakin banyaknya data sensitif yang disimpan dan dibagikan secara digital, risiko kebocoran data juga semakin besar. Oleh karena itu, DLP menjadi kunci utama dalam melindungi aset data yang berharga bagi setiap organisasi.
Sepanjang 2023, kasus kebocoran data semakin marak terjadi. Berdasarkan laporan dari Kominfo pada Q1, tercatat ada 35 kasus kebocoran data yang terjadi. Situasi ini memberikan dampak signifikan bagi banyak lembaga dan bisnis di dalam negeri. Kebocoran data tersebut menyebabkan jutaan data pelanggan terekspos dan menyebabkan kerugian finansial yang besar bagi perusahaan, serta merusak reputasi mereka.
Untuk menghindari risiko yang sama terjadi pada bisnis Anda, penting untuk memahami konsep DLP, manfaatnya, dan bagaimana penerapannya dapat membantu melindungi bisnis Anda. Simak penjelasannya secara lengkap dalam artikel ini.
Apa itu Data Loss Prevention (DLP)?
Data Loss Prevention (DLP) adalah metode atau teknologi yang digunakan untuk melindungi data sensitif dan rahasia di berbagai lingkungan penyimpanan, termasuk cloud, on-premise, dan endpoint. Tujuan utama dari DLP adalah mencegah kebocoran, kehilangan, atau akses tidak sah terhadap data penting dengan cara identifikasi, klasifikasi, dan lindungi data sensitif di mana pun data tersebut disimpan, digunakan, atau dibagikan.
DLP juga membantu organisasi mencapai compliance terhadap berbagai peraturan, seperti Undang-Undang Portabilitas, Undang-Undang Pelindungan Data Pribadi (PDP), HIPAA, dan GDPR.
Bagaimana Cara Kerja Data Loss Prevention (DLP)?
Cara kerja DLP melibatkan enam tahapan proses yang runtut, meliputi.
1. Identifikasi Data Sensitif
Tahap pertama dalam DLP adalah mengidentifikasi data yang dianggap sensitif, seperti nomor kartu kredit, nomor identifikasi pribadi, informasi kesehatan, atau data bisnis rahasia.
2. Pengklasifikasian Data
Setelah identifikasi, data sensitif diklasifikasikan berdasarkan tingkat kepekaan dan jenisnya, seperti “publik,” “terbatas,” atau “rahasia.”
3. Penyaringan Data
Tools DLP mengawasi data yang bergerak melalui infrastruktur cloud, memeriksa data sesuai kebijakan yang telah ditetapkan. Ini termasuk pemindaian e-mail, berkas yang di-upload, dan komunikasi lainnya.
4. Deteksi dan Analisis
DLP mencoba mendeteksi pola tertentu yang mengindikasikan adanya data sensitif saat data bergerak melalui lingkungan cloud. Ini bisa dilakukan dengan menggunakan algoritma dan metode seperti scan tanda tangan, analisis konteks, dan deteksi pola.
5. Tindakan Penanganan
Setelah data sensitif terdeteksi, DLP mengambil tindakan sesuai dengan kebijakan yang telah ditetapkan sebelumnya. Tindakan ini bisa termasuk pemblokiran akses, enkripsi data, pemberitahuan kepada administrator, atau tindakan lain yang sesuai.
6. Laporan dan Audit
Terakhir, DLP menyediakan laporan dan rekaman audit tentang aktivitas terkait data sensitif. Ini memungkinkan bisnis untuk melacak bagaimana data sensitif ditangani dan siapa yang memiliki akses ke data tersebut.
Komponen Pendukung Data Loss Prevention (DLP)
Untuk memaksimalkan kinerja DLP, ada empat komponen pendukung yang berperan di dalamnya. Dengan adanya integrasi antara elemen-elemen ini, DLP dapat beroperasi secara efektif dalam mengatasi ancaman keamanan data. Berikut empat komponen yang dimaksud.
Endpoint Agents
Sistem atau software yang di-instal pada laptop, smartphone, atau perangkat lainnya. Ini memungkinkan DLP untuk berfungsi secara efektif dengan memonitor dan mengelola aktivitas data sensitif di perangkat tersebut.
Network Sensors
Software atau hardware yang dipasang pada server untuk mendeteksi dan monitor aktivitas mencurigakan pada jaringan. Ada dua jenis sensor yang umum digunakan: built-in sensors yang sudah tersedia di perangkat, dan user-defined sensors yang dipasang sesuai kebutuhan perusahaan.
Data Discovery and Classification
Komponen ini biasanya terdapat pada layanan penyimpanan cloud, yang memungkinkan perusahaan untuk menyimpan dan mengakses data secara online. Data Discovery and Classification bertugas untuk mengklasifikasikan, menandai, dan mendeteksi aktivitas mencurigakan pada data di cloud perusahaan.
Enkripsi Data
Bagian integral dari DLP yang bertanggung jawab untuk mengamankan data sensitif dengan mengubahnya menjadi kode tertentu yang hanya dapat dibaca oleh pemilik akun. Proses enkripsi ini menjaga keamanan data dan mengurangi risiko akses tidak sah.
Jenis-Jenis Data Loss Prevention (DLP)
Ada lima jenis metode DLP yang biasa digunakan pada perangkat, yaitu.
1. Endpoint DLP
Endpoint DLP adalah jenis DLP yang terpasang pada hardware seperti laptop, komputer, HP, atau gadget lainnya. Jenis ini digunakan untuk mencegah kebocoran data pada perangkat luar sistem tersebut.
2. Network DLP
Jenis berikutnya ini digunakan pada jaringan yang terhubung dengan perangkat. Jaringan ini bisa berupa server cloud, situs web, dan lain sebagainya.
3. Data-at-Rest
Teknologi DLP berikutnya ini berperan untuk melindungi data di cloud, hardware, database, dan media penyimpanan lainnya. Hanya pihak tertentu lah yang bisa mengakses data ini. Jadi, ketika ada kebocoran data, proses investigasi bisa lebih cepat dilakukan.
4. Data-in-Motion
Data-in-motion umumnya dipasang pada situs atau aplikasi yang bergerak di bidang keuangan atau bisnis yang sering berinteraksi dengan pihak luar. Jenis ini memungkinkan perusahaan untuk menjaga kerahasiaan transaksi pengguna, seperti bank, dompet digital, dan lain-lain.
5. Data-in-Use
Dikenal juga dengan sistem verifikasi pengguna, jenis ini memberikan perlindungan keamanan pada setiap user yang akan masuk ke dalam sistem harus memverifikasi dirinya terlebih dahulu. Hal ini bertujuan agar user yang masuk adalah benar-benar pemilik akun yang bersangkutan.
Mengapa Data Loss Prevention Penting untuk Bisnis?
Data Loss Prevention (DLP) menjadi solusi yang sangat penting untuk bisnis karena lima alasan berikut.
1. Perlindungan Data Sensitif
Lindungi data sensitif bisnis dari akses yang tidak sah, penyalahgunaan, dan kebocoran. Data sensitif ini mencakup informasi keuangan, informasi pelanggan, rahasia dagang, dan data pribadi. Kebocoran data dapat berdampak pada kerugian finansial, kerusakan reputasi, dan tuntutan hukum.
2. Kepatuhan Regulasi
Banyak regulasi, seperti GDPR, HIPAA, dan UU PDP mengharuskan bisnis untuk melindungi data sensitif. DLP membantu bisnis mematuhi regulasi ini dan menghindari denda serta sanksi.
3. Peningkatan Keamanan Data
Tingkatkan keamanan data dengan mengidentifikasi dan menutup celah keamanan. Ini membantu mencegah serangan siber dan melindungi data dari pencurian serta kerusakan.
4. Peningkatan Efisiensi Operasional
Tingkatkan efisiensi operasional dengan mengotomatiskan proses klasifikasi data dan access control. Hal ini menghemat waktu dan sumber daya bagi organisasi.
5. Tingkatkan Kepercayaan Pelanggan
Pelanggan lebih percaya pada bisnis yang dapat melindungi data mereka. DLP membantu meningkatkan kepercayaan pelanggan dan membangun hubungan yang lebih kuat dengan setiap pelanggan.
Dapatkan Solusi Data Loss Prevention (DLP) di SMG
Dari pembahasan di atas, jelaslah bahwa Data Loss Protection (DLP) merupakan solusi krusial bagi bisnis yang ingin melindungi data sensitif, meningkatkan keamanan data, dan meningkatkan efisiensi operasional. Penting bagi setiap bisnis untuk memilih dan menerapkan solusi DLP yang sesuai dengan kebutuhan dan risiko bisnis yang dihadapi.
Untuk mempermudah implementasinya, Smartnet Magna Global (Magna) hadir dengan solusi DLP yang komprehensif, andal, dan pengalaman pengguna luar biasa. Tim Magna didukung oleh tenaga ahli yang tersertifikasi di berbagai produk dan solusi, siap membantu Anda menemukan solusi terbaik, fleksibel, dan skalabel.
Dengan bantuan tim IT profesional dan tersertifikasi dari Magna, Anda akan dibimbing dalam pengambilan keputusan dan penilaian risiko untuk mengidentifikasi kebutuhan bisnis Anda. Dari tahap konsultasi hingga after sales support, kami siap mendampingi perusahaan Anda menuju implementasi solusi DLP yang optimal.
Tertarik? Info lengkap, hubungi kami melalui link berikut ini.
Penulis: Wilsa Azmalia Putri – Content Writer CTI Group
